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Capas de automatización: cómo los profesionales de PPC retienen el control cuando la automatización se hace cargo

Al reemplazar el trabajo manual realizado por el experto en PPC con una automatización que sigue su lógica, los equipos de PPC aún pueden tener más control sobre las automatizaciones creadas por los motores de anuncios.

La pista de PPC en SMX Advanced comenzó con una nota magistral de Ginny Marvin, en la que consideraba el futuro de una industria donde la automatización está haciendo cada vez más el trabajo que los humanos solían hacer. Su mensaje fue que no podemos escapar de la automatización, por lo que debemos encontrar una manera de coexistir con las máquinas.

El tema de la automatización en PPC aparece mucho, pero sospecho que cuando nuestra industria habla sobre el impacto de la automatización, lo que se considera en su mayoría son automatizaciones creadas por empresas como Google y Microsoft, capacidades disruptivas (pero no necesariamente malas) como las ofertas inteligentes, palabras clave de variante cercana, anuncios de búsqueda receptiva, etc.

Pero nadie dijo que los anunciantes tampoco pueden ser perturbadores. Ellos también pueden construir automatizaciones para cambiar el juego y obtener una ventaja competitiva.

Tener que construir sus propias automatizaciones puede parecer desalentador, pero recuerde que no tienen que ser de vanguardia como el aprendizaje automático para que sean útiles. En esta publicación, explicaré una manera fácil de comenzar con sus propias automatizaciones utilizando el principio de “automatización de capas”.

Las automatizaciones de los motores son mejores con ayuda humana.

En su nuevo libro, Marketing digital en un mundo de IA, explica que los humanos y las máquinas generalmente tienen un mejor desempeño que las máquinas solas. Este no es un concepto nuevo y es probable que uno de ustedes haya encontrado de una forma u otra. Un ejemplo específico que solía compartir en las presentaciones vino de Wired en 2014 y dijo que “el Servicio Meteorológico Nacional emplea meteorólogos que, al comprender la dinámica de los sistemas meteorológicos, pueden mejorar los pronósticos hasta en un 25% en comparación con las computadoras solamente”.

Debido al potencial de mejores resultados, los profesionales de PPC quieren seguir participando. Tienen conocimiento sobre el negocio que podría impactar significativamente los resultados. A veces simplemente no hay datos suficientes para que un sistema de aprendizaje automático tenga la misma idea. Por lo tanto, en general se acepta que humanos + máquinas pueden superar a las máquinas solo.

En general, tendemos a traducir este concepto al mundo de PPC diciendo que los administradores de cuentas necesitan trabajar juntos con las automatizaciones de los motores.

Las automatizaciones de los motores son mejores que las de los anunciantes.

Entonces comencé a pensar en el papel que deben desempeñar los gerentes humanos de PPC para que la premisa sea cierta: los humanos + máquinas superan a las máquinas solo. Los humanos en esa ecuación también podrían ser reemplazados por máquinas, pero en este caso, las máquinas están controladas por el PPC pro y no por el motor de anuncios. Los profesionales de PPC podrían beneficiarse del control (ya que definen la automatización), y el ahorro de tiempo (porque no necesitan ejercer el control manualmente).

Así que deberíamos intentar reemplazar algunas formas de control humano con nuevas capas de automatización y ver si eso ofrece los mismos beneficios que los humanos + máquinas. Si podemos anotar los pasos que tomamos, podemos enseñar a una máquina a realizar esos pasos por nosotros. Y puede ser un enfoque simple basado en reglas que es mucho más simple de crear que algo basado en el aprendizaje automático.

El concepto detrás de la automatización de capas no es una idea nueva. En ingeniería, las soluciones se pueden dividir en sistemas que se pueden conectar a otros sistemas. Cada sistema acepta entradas y devuelve salidas, y siempre que exista un acuerdo sobre el formato de las entradas y salidas, muchos sistemas se pueden unir y trabajar juntos para resolver problemas más complejos.

Asimismo, una automatización podría interactuar con otras automatizaciones. En PPC, llamemos a este principio “capas de automatización“. Este es un concepto importante porque es la próxima evolución de lo que los profesionales de PPC han estado haciendo durante años: usar sus propios conocimientos para controlar lo que hace Google. Pero al igual que Google se está volviendo cada vez más automatizado, nuestro control sobre él también debería volverse más automatizado.

Escapar de la automatización no es una opción

La razón por la que los humanos se preocupan por las automatizaciones creadas por los motores es que no podemos escapar de ellos. Se lanzan a la discreción del motor y, nos guste o no, debemos dedicar tiempo a descubrir cómo afectan nuestro trabajo. Dado lo ocupado que está el administrador de PPC típico, este trabajo adicional no es algo que esperar.

A pesar de las grandes cosas prometedoras, la verdad es que el éxito con las nuevas automatizaciones depende de la experimentación y la revaloración, ambas tareas que requieren tiempo para hacerlo bien. Para tomar un ejemplo de la aviación, recortar los ángulos con volver a calificar cuando se lanzan nuevas automatizaciones puede llevar a resultados desastrosos como se ve con el 737-Max. Afortunadamente, en el PPC las apuestas no son tan altas, pero creo que la analogía es relevante.

Automatización de capas para variantes cercanas

Algunas automatizaciones nuevas no se pueden desactivar, por lo que nos obligan a cambiar la forma en que trabajamos con Google Ads. Las variantes cercanas son un ejemplo reciente de este tipo de cambio. En septiembre del año pasado, re definieron lo que significan los diferentes tipos de concordancia de palabras clave, como “coincidencia exacta”.

Algunos administradores de cuentas ahora dedican tiempo adicional a la supervisión de los términos de búsqueda activados para las palabras clave de coincidencia exacta. Esta sería una gran forma de control humano para convertirla en capas de automatización, donde el administrador de PPC convierte su lógica estructurada para verificar cómo las variantes cercanas se convierten en una automatización que lo hace automáticamente.

Existen dos formas específicas en las que se ha compartido de cómo colocar una automatización en capas sobre las palabras clave de concordancia exacta de Google para mantener el control cuando se expanden para cerrar variantes con un significado similar.

La primera forma es simplemente verificar el rendimiento de la variante cercana a la de la palabra clave exacta subyacente. Si se alcanza un umbral de rendimiento definido por el usuario, se puede agregar automáticamente como una nueva palabra clave con su propia oferta, o como una palabra clave negativa si el rendimiento es significativamente menor. Tenga en cuenta que las variantes cercanas cuando se usan junto con la Licitación Inteligente ya deberían obtener la oferta adecuada para cumplir con los objetivos de CPA o ROAS, pero independientemente de esto no puede hacer daño agregar su propia capa de automatización para confirmarlo.

La segunda forma es usar el cálculo de la distancia de Levenshtein para encontrar qué tan cerca está la variante de la palabra clave exacta. Es un cálculo simple que suma la cantidad de cambios de texto necesarios para pasar de una palabra a otra. Cada carácter agregado, eliminado o cambiado agrega un punto.

Con un script de Google Ads, podríamos escribir nuestra propia automatización que convierte estos controles manuales en unos totalmente automatizados. Debido a que es una automatización que podemos definir, es tan poderosa como el control humano más manual que solíamos tener para obtener los beneficios normalmente asociados con los humanos + máquinas.

Capas de automatización para pujas inteligentes

Otras automatizaciones, como la licitación inteligente, son opcionales, pero con su ritmo de mejoras, es solo una cuestión de tiempo antes de que incluso los más ardientes fanáticos de hacer el PPC de forma manual simplemente no puedan hacer suficiente diferencia para poder cobrar un salario digno por Sus servicios manuales de gestión de pujas.

Las máquinas simplemente son mejores para realizar los cálculos matemáticos que pronostican futuras conversiones y utilizar este índice de conversión esperado para convertir los objetivos comerciales de un anunciante en torno a CPA o ROAS en una oferta de CPC que la subasta de anuncios puede usar para comparar el anuncio con respecto a los demás.

Dicho esto, recuerde que las ofertas inteligentes no son lo mismo que las ofertas automáticas. Parte del proceso de gestión de ofertas es automatizado, pero aún queda trabajo para que lo hagan los humanos. Cosas como establecer objetivos y asegurarse de que la medición esté funcionando son solo dos ejemplos de estas tareas.

Además de tener que marcar los ajustes según la estacionalidad, promociones especiales y descubrir cómo conectar estos controles limitados a objetivos comerciales como la adquisición de nuevos clientes, la conducción de visitas a las tiendas o el aumento de las ventas repetidas, todavía existe el punto de que la mayoría de las empresas se preocupan por las ganancias. A pesar de lo que podamos pensar después de escuchar las pérdidas trimestrales de Uber de Uber, la realidad es que la mayoría de las compañías no tienen una gran cantidad de efectivo de VC y una reciente salida a bolsa, por lo que las ganancias son lo que ayuda a estas empresas a crecer. Curiosamente, los anuncios de Google no tienen una estrategia de oferta inteligente orientada hacia las ganancias.

Por lo tanto, depende de PPC pro humano cerrar esa brecha y quizás agregar algunas capas de automatización. Una forma de impulsar el PPC rentable es tener en cuenta los márgenes al establecer los objetivos ROAS.

Los artículos más rentables (los que tienen márgenes más altos) pueden tener objetivos ROAS más bajos. Recuerde que ROAS en Google es “valor / costo conv” (es decir, el valor de conversión dividido por los costos de anuncios). Suponiendo que el valor de conversión es el valor de carrito de la venta, para un artículo con un mejor margen, más de ese valor de carrito es la marca del producto. Por lo tanto, un ROAS más bajo aún puede generar ganancias, mientras que para los artículos con márgenes bajos, menos del valor del carrito es el margen de ganancia y, por lo tanto, se necesita un ROAS más alto para alcanzar el punto de equilibrio.

Los profesionales de PPC podrían asignar manualmente diferentes productos a diferentes campañas de compras inteligentes con diferentes objetivos ROAS, pero eso sería tedioso y lento, especialmente si los márgenes de los productos existentes cambiaran debido a promociones y eventos de ventas. Una solución más inteligente sería aplicar capas de automatización y usar una herramienta o un script que envíe productos automáticamente a las campañas de compras inteligentes adecuadas donde la automatización de Google podría hacerse cargo.

Conclusión

Los motores están automatizando muchas cosas sobre las que solíamos tener mucho control, ya que solíamos hacerlas manualmente: desde encontrar nuevas palabras clave hasta configurar mejores ofertas y escribir anuncios. Pero cuando las personas detrás de las empresas que se anuncian en Google tienen algo que decir, los resultados pueden ser mejores que si la automatización del motor se ejecuta completamente por su cuenta.

Al igual que Google está agregando automatizaciones, usted también debería hacerlo. Use el concepto de automatización de capas para su ventaja para mantener el nivel de control al que está acostumbrado y al mismo tiempo ahorrar tiempo al permitir que las máquinas hagan su trabajo.

Fuente y foto: https://searchengineland.com/automation-layering-how-ppc-pros-retain-control-when-automation-takes-over-318592